认知温度计：机器学习与逻辑复杂度研究
原文标题：Cognitive Thermometers: Machine Learning and Logical Complexity
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论文提出用机器学习作为衡量语义复杂度的更中立方法，回顾逻辑与机器学习在相对复杂度及语义类型学上趋于一致的证据。作者认为在两者分歧处，学习比逻辑复杂度更具解释力，将机器学习模型视为「认知温度计」可统一符号逻辑与连接主义 AI。
- 问题
- 逻辑可定义性对逻辑语言选择过于敏感，难以中立衡量语义复杂度。
- 方法
- 提出把机器学习模型当作「认知温度计」，用学习难度替代逻辑复杂度来度量语义。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为符号逻辑与连接主义 AI 的复杂度度量提供统一视角，偏理论，工程落地价值有限。
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